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申请/专利权人：银江技术股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于双重对比知识蒸馏的镜像语义分割轻量级洞察网络的图像分割方法，涉及图像处理技术领域。包括训练阶段和测试阶段，选取多幅原始的镜面场景图像和每幅原始的镜面场景图像对应的深度图及真实语义分割图像，并构成训练集，构建卷积神经网络，将训练集输入至神经网络进行训练，将得到的权值矢量和偏置项作为卷积神经网络分类训练模型的最优权值矢量和最优偏置项，得到卷积神经网络分类训练模型，输入测试集中的待检测的镜面场景图像，模型网络输出原镜面场景图像对应的镜面场景语义分割预测图。本发明提升了镜面分割的精度和泛化能力。
主权项：1.一种基于双重对比知识蒸馏的镜像语义分割轻量级洞察网络的图像分割方法，其特征在于，包括训练阶段和测试阶段两个过程；其中，训练阶段包括以下步骤：S1-1、选取多幅原始的镜面场景图像和对应的深度图，以及真实语义分割图像，并构成训练集；S1-2、构建卷积神经网络；S1-3、将训练集中的每幅原始的镜面图像和对应的深度图进行数据增强后作为原始输入图像，输入到卷积神经网络中进行训练，得到对应的预测镜面图像，预测镜面图像包括语义分割预测图像和边界预测图像，将得到的预测镜面场景图像集合记为其中，为语义分割预测图像集合，为边界预测图像集合；S1-4、计算语义分割预测图像与对应的真实语义分割图像之间的损失函数值；S1-5、重复执行S1-3和S1-4共V次，直到卷积神经网络收敛，损失函数值降至最小，得到卷积神经网络分类训练模型；将当前得到的卷积神经网络的权值矢量和偏置项作为卷积神经网络分类训练模型的最优权值矢量和最优偏置项，对应记为Wbest和bbest，其中，V1；测试阶段包括以下步骤：S2-1、选取测试集中的第P组待检测的镜面场景图像，并标记为Ip，其中，1≤p≤P；S2-2、将第P组待检测的镜面场景图像的各种通道分量输入到卷积神经网络分类训练模型中，模型网络输出原镜面场景图像对应的镜面场景语义分割预测图像，得到的镜面场景语义分割预测图像记为
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百度查询： 银江技术股份有限公司 一种基于双重对比知识蒸馏的镜像语义分割轻量级洞察网络的图像分割方法
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